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今天抽空跟大家讨论一下关于成为AI人工智能算法工程师的条件是什么？众所周知，AI人工智能是当前最热门的技术之一，那么需要掌握哪些技术才能胜任这一职位呢？我们今天就来唠一唠。算法工程师是一个很高端的岗位，要求有很高的数学水平和逻辑思维能力，需要学习高等数学、离散数学Q、线性代数、数据结构和计算机等课程。专业要求:计算机、通信、数学、电子等相关专业。学历要求:本科及其以上学历，大多数都是硕士及其以上学历。语言要求:英语要求熟练，基本上可以阅读国外相关的专业书刊。另外，还必须要掌握计算机相关的知识，能够熟练使用仿真工具MATLAB等，必须要掌握一门编程语言。那算法工程师到底具体需要哪些知识第一个：肯定就是数学和统计学数学和统计学是算法工程师必备的基础知识，要掌握线性代数、概率论、统计学等知识，才能理解和应用各种机器学习算法和模型。第二个：数据结构和算法数据结构和算法是算法工程师必备的知识，需要熟练掌握各种数据结构和算法，如数组、链表、树、图、排序、查找、动态规划等，以便能够设计和实现高效的算法。第三个：编程语言和工具算法工程师需要熟练掌握至少一门编程语言，如Python、C++等，并熟悉常用的开发工具和框架，如Git、JupyterNotebook、PyTorch等。第四个：深度学习深度学习是机器学习的一个子集，常见的深度学习算法包括受限波尔兹曼机、DeepBeliefNetworks、卷积网络、堆栈式自动编码器等。第五个：算法基础算法工程师需要掌握算法基础，包括线性代数、概率论与数理统计、数据结构、算法分析与设计等方面的知识。当然还有很多，在此就不一一列举，主要分为4个部分：数学基础、编程能力、算法基础、实战。接下来，我们聊聊大家最关心的薪资这块。算法岗位薪资方面：在前几年，算法岗的薪资确实是比开发岗要高很多，可以称之为红利期。但最近几年，算法和开发岗有趋于拉平的意思，但是相对来说，同级情况下，算法岗还是要高1~2k的样子。领域分类：算法岗位的方向还是很多的，一方面是按技术领域，可以划分为计算视觉(CV)，自然语言处理（NLP），AIGC，语音算法等等。另一方面是按行业领域，分成气象、交通、工业。。。等等等等。方向不一样，技术栈相差非常大了。优缺点在薪资方面，算法打赢开发。在难度方面，算法打赢开发。在工作强度方面，开发打赢算法。在岗位数量方面，开发打赢算法。在职业周期长度方面，算法打赢开发。（这也是一些焦虑状态下的程序员对算法岗动心的原因）在职业发展上限方面，算法打赢开发。最后我们来谈谈十大基础算法都有哪些。一、选择排序过程简单描述：首先，找到数组中最小的那个元素，其次，将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复，直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。二、插入排序我们在玩打牌的时候，你是怎么整理那些牌的呢？一种简单的方法就是一张一张的来，将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候，为了要插入元素，我们需要腾出空间，将其余所有元素在插入之前都向右移动一位，这种算法我们称之为插入排序。三、冒泡排序1、把第一个元素与第二个元素比较，如果第一个比第二个大，则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素，如果第二个比第三个大，则交换他们的位置….四、希尔排序五、归并排序六、快速排序七、计数排序八、桶排序九、基数排序十、堆排序

今天给大家讲讲关于AI，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型等等这些当下最热门技术，我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。阶段一：从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学阶段二：从AI核心技术理论体系构建到项目实战：机器学习&深度学习阶段三：构建AI的数据驱动力--数据预处理工程阶段四：AI深度学习框架实战-Pytorch从基础到进阶阶段五：AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战阶段六：AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域阶段七：AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等阶段八：NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战阶段九：AI工程师入行&转化&就业&面试指导首先，我们先来说说什么是人工智能：人工智能（ArtificialIntelligence），简称为AI，是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器，使其具备感知、思考和决策的能力。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支。它的核心目标是让计算机能够理解和生成人类自然语言，这包括了文本、语音等多种形式的人类语言输入输出。机器学习是一门人工智能的科学，其核心在于计算机通过对数据的学习和经验积累来自动提升性能。深度学习是机器学习的一个子领域，它受到人类大脑神经网络的启发，旨在模拟人类的学习过程。生成式人工智能——AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。接下来，我们讲解环境的安装配置：安装CPU版本PyTorch#创建PyTorch环境condacreate-ntorch2python==3.10#进入环境condaactivatetorch2#安装cpu版本pytorchpipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1torchaudio==2.0.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu验证CPU版是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())输出2.0.0+cpuFalseTensor存储的数值Tensor可以用多种方法进行初始化。下面给出例子：直接传数据Tensor可以直接从数据进行创建，数据类型会自动适应。importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)使用Numpy数据可以通过Numpy矩阵中进行创建importtorchimportnumpyasnpnp_array=np.array([[1,2],           [3,4]])x_np=torch.from_numpy(np_array)print(x_np)利用已有tensor根据已有的数据形式（形状，数据类型），创建出新的tensorimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)#保持了x_data的数据属性与形状x_ones=torch.ones_like(x_data) print(f"OnesTensor:\n{x_ones}\n")#保持x_data的形状，重新定义x_data的数据属性x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float) print(f"RandomTensor:\n{x_rand}\n")最后到案例部分：案例1：导入两个列表到Dataset举一个例子，fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,):#定义数据集包含了什么东西    self.x=[iforiinrange(10)]    self.y=[2*iforiinrange(10)]  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时，需要返回的数据    returnself.x[idx],self.y[idx]my_dataset=MyDataset()my_dataloader=DataLoader(my_dataset)forx_i,y_iinmy_dataloader:  print("x_i=",x_i,"y_i=",y_i)输出x_i= tensor([0]) y_i= tensor([0])x_i= tensor([1]) y_i= tensor([2])x_i= tensor([2]) y_i= tensor([4])x_i= tensor([3]) y_i= tensor([6])x_i= tensor([4]) y_i= tensor([8])x_i= tensor([5]) y_i= tensor([10])x_i= tensor([6]) y_i= tensor([12])x_i= tensor([7]) y_i= tensor([14])x_i= tensor([8]) y_i= tensor([16])x_i= tensor([9]) y_i= tensor([18])案例2：导入Excel数据到Dataset中dataset只是一个类，因此数据可以从外部导入，我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作，数据在返回时也不一定是有两个。fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,data_loc):#定义数据集包含了什么东西    data=pd.read_excel(data_loc)    self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y=data['x1'],data['x2'],data['x3'],data['x4'],data['y']  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x1)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时，需要返回的数据    returnself.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]if__name__=='__main__':  data_loc="模仿数据读取.xlsx"  my_dataset=MyDataset(data_loc)  my_dataloader=DataLoader(my_dataset,batch_size=2)  forx1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_iinmy_dataloader:    print(f"x1_i={x1_i},x2_i={x2_i},x3_i={x3_i},x4_i={x4_i},y_i={y_i}")

分享一套大数据工程师体系视频教程——《大数据工程师2023版》，课程一共31周，提供有源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载！课程内容包含：Linux、Hadoop、flume、hive、hbase、Impala、Scala、Spark、kafka、flink、Clickhouse、ES等等，大数据相关的知识点都包含在里面，学习大数据只要这一套课程足以！课程大纲：【阶段1：走进大数据】第1周、学好大数据先攻克Linux【阶段1：走进大数据】第2周、大数据起源之初识Hadoop【阶段1：走进大数据】第3周、Hadoop之HDFS的使用【阶段1：走进大数据】第4周、Hadoop之HDFS核心进程剖析【阶段1：走进大数据】第5周、Hadoop之初识MR【阶段2：PB级离线数据计算分析存储方案】第6周、拿来就用的企业级解决方案【阶段2：PB级离线数据计算分析存储方案】第7周、Flume从0到高手一站式养成记【阶段2：PB级离线数据计算分析存储方案】第8周、数据仓库Hive从入门到小牛【阶段2：PB级离线数据计算分析存储方案】第9周、Hive扩展内容【阶段2：PB级离线数据计算分析存储方案】第10周、快速上手NoSQL数据库HBase【阶段2：PB级离线数据计算分析存储方案】第11周、数据分析引擎之Impala【阶段3：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战】第12周、7天极速掌握Scala语言【阶段3：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战】第13周、Spark快速上手【阶段3：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战】第14周、Spark性能优化的道与术【阶段3：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战】第15周、Spark3.x扩展内容【阶段3：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战】第16周、综合项目：电商数据仓库之用户行为数仓【阶段3：Spark+综合项目：电商数据仓库设计与实战】第17周、综合项目：电商数据仓库之商品订单数仓【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第18周、消息队列之Kafka从入门到小牛【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第19周、极速上手内存数据库Redis【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第20周、Flink快速上手篇【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第21周、Flink高级进阶之路【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第22周、Flink1.15新特性及状态的使用【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第23周、Flink1.15之状态的容错与一致性【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第24周、FlinkSQL(1.15)快速上手【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第25周、FlinkSQL双流JOIN详解【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第26周、实时OLAP引擎之ClickHouse【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第27周、全文检索引擎Elasticsearch【阶段4：高频实时数据处理+海量数据全文检索方案】第28周、Es+HBase仿百度搜索引擎项目【阶段5：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台】第29周、直播平台三度关系推荐V1.0【阶段5：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台】第30周、直播平台三度关系推荐V2.0【阶段5：综合项目：三度关系推荐系统+数据中台】第31周、数据中台大屏全面构建五大能力体系，轻松应对多种岗位需求大数据基础· Linux系统使用· Shell脚本开发· Hadoop集群搭建离线数据采集计算· 海量数据采集· 海量数据计算· OLAP数据分析· 函数式编程· 内存数据高效计算· 从0~1构建数仓实时数据采集计算· 实时数据缓存能力· 内存数据存储能力· NOSQL数据存储能力· 新一代实时数据计算能力· 流式SQL计算能力全文检索引擎· 海量数据检索能力· 多条件组合查询能力· 中文词库热更新能力· 检索引擎SQL查询能力数据中台· 数据中台架构设计能力· 数据加工总线架构设计  能力· 基于SparkSQL的通用  引擎封装能力· 基于FlinkSQL的通用  引擎封装能力精选企业级项目案例，手把手带你提升实战能力1、离线数据仓库2、实时数据仓库3、直播平台三度关系推荐4、开发仿百度搜索引擎5、数据中台大屏